A Game-Based School Program for Mental Health Literacy and Stigma on Depression (Moving Stories): Cluster Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depressive symptoms are highly prevalent among adolescents in Western countries. However, although treatment for depressive symptoms is available, many adolescents do not seek help when they need it. Important barriers to help-seeking among adolescents include low mental health literacy and high stigma. Therefore, we have developed a game-based school program, Moving Stories, which combines mental health literacy training for depression with contact with someone with lived experience both in the digital and nondigital world. OBJECTIVE: The aim of this study is to conduct a first test of the effectiveness of the newly developed game-based program, Moving Stories, using a cluster randomized controlled trial. METHODS: A total of 185 adolescents participated, divided over 10 classes from 4 schools. Half of the classes were randomly selected to follow the Moving Stories program, whereas the other half were in the control group, where no intervention was provided. The adolescents filled out digital questionnaires at 4 time points, with questions on mental health literacy, stigma, depressive symptoms, and the program itself (before the program, after the program, 3-month follow-up, and 6-month follow-up). Using R (R Foundation for Statistical Computing), we ran linear mixed-effects models for all continuous outcome variables and generalized linear mixed-effects models for all binary outcome variables. RESULTS: =-2.07; P=.04). Most adolescents in the Moving Stories group participated in the introduction (97/99, 98%) and contact session (93/99, 94%), played the game for 4 or 5 days (83/99, 83%), and indicated that they would recommend the game to their peers (90/98, 92%). CONCLUSIONS: The results of this study show the potential of Moving Stories as a stigma reduction program. With changes in the program to improve its effects on mental health literacy, Moving Stories could be implemented in schools to improve help-seeking in adolescents and reduce the negative consequences and burden of depressive symptoms. TRIAL REGISTRATION: Dutch Trial Register NTR7033; https://trialsearch.who.int/Trial2.aspx?TrialID=NTR7033. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/11255.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».